劇場などでの規制退場シミュレーション
山本 樹里(指導教員：浅本 紀子)

はじめに

1

一昨年からの新型コロナウイルス感染症の流行により、多くのイベントが中止となった。徐々に様々なイベントが開催されるようになったが、消毒や検温、観客数を減らすなどの感染対策が取られている。中でも規制退場は、コロナウイルスの流行以前から行われていたが、現在は以前よりも細かく、さらに規制退場に従う人が増えたように感じる。

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現状

2.1

コロナ禍に入り私が参加したイベント

図 1: 初期状態

コンサート：2 回、舞台：5 回

2.2

規制退場方法ブロックごと：6 回、1 列ずつ：1 回
調べてみた限り、ブロックごとの退場が多い

2.3

このテーマを選んだ理由

ブロックごとの場合、全員一斉ではないものの、同じエリアにいるそれなりの人数が同時に移動を開始するため、通路に出る時点で渋滞が起きやすい。そこで、1 列ずつの退場にした方が、一見時間がかかってしまいそうであるが、実際にはスムーズに移動できるのではないかと考えた。また、シミュレーションした結果、両者にあまり差がないのであれば、1 列ずつでの退場の方が観客同士の間隔を空けやすいのではないかと思う。
ただし、数千人以上の規模の観客がいる場合、1 列ずつにしてしまうと、最初の列と最後の列の差が大きくなり、規制退場に従わない人が増えてしまうと考え、今回は観客の多すぎない劇場などをイメージし、シミュレーションを行なった。

3

シミュレーションに用いるモデル

3.1

基本情報

図 2: 人の動き方
い進む。この時、出口に向かって真っ直ぐの方向に 1
歩ずつ進み、進む先に他の人がいる場合、その場所には進めないとし、左 45 度又は右 45 度の方向に進む (図2-左)。左右どちらから調べるかはランダムに設定しており、先に左を調べて進めない場合は次に右を、先に右を調べて進めない場合は次に左を調べる。どちらの方向にも進めない場合には、どの方向にも進めないとし、進む前の位置に止まる。この移動を繰り返し、出口まで到達した人はいなくなる。
しかし、実際にはずっと進めない状態になってしまった場合、さらに大回りしようとすると考え、このモデルでも一定のステップ数連続で進めない状態になった場合、大回りしようとするようにした。今回は、５ステップ以上連続で進めない状態の場合、左右 67 度の方向に進もうとするように設定した (図 2-右)。

シミュレーション手法としてはマルチエージェント
シミュレーションを用いる。[3][2]
観客の人数：1100 人
ブロック：5 つ
出口：4 つ
リンク：各座席ブロックの両端に 1 本ずつ、計 10 本
(図１の黄色×印を上から下に繋いだもの)[1]

3.2

3.4

出口に近い側の列から順番に移動を開始する。自分の後ろの列に人がいなくなったら、移動を開始できると判断する。

人の動き

１. 自分が動ける順番になるまで待つ
２. 動けるようになったら、一番近いリンクのポイン
トを目指して進む
３. リンクに沿って進み、リンクの最終地点に到達したら、一番近い出口を目指して進む
４. 出口まで到達したら、その人はいなくなる

3.3

1 列ずつ退場する場合

3.5

ブロックごとに退場する場合

外側のブロックから左右同時に移動を始め、最後に真ん中のブロックが移動をする。一つ前に移動しているブロックの人が全員出口に到達すると、移動を開始できると判断する。

人の動き方

3.6

自分が動ける順番になったら、まずは一番近いリンクポイントに向かい進む。リンクに沿って進み、最終地点に到達したら、リンクと関係なく一番出口に向か

比較項目

比較する項目として、1. 全員が移動完了するまでの総ステップ数 2. 座席で待ったステップ数 3. 移動にか1図 3: モデル実行中 (左:1 列ずつ、右: ブロックごと)
上から、1. 座席で待ったステップ数 2. 移動にかかったステップ数 3. 移動の途中で止まったステップ数
図 5: (参考) 実行結果
ルよりも「2. 出口が多い」場合、ブロックごとの退場も多少スムーズになると考える。さらに「3. 規制退場に従わない人もいる」場合、想定していない箇所で渋滞が起きてしまう可能性がある。そして、今回のモデ
ルでは人の動きとして、“一番近い リンクや出口に向かうという設定にしているが、実際には “一番近くなくても空いている リンクや出口に向かう人も一定数いるはずである。そういった「4. 人の動きがさらに複雑」という点から、どのような方法が良いかを予測しづらいということも考えられる。このような理由等から、実際にはブロックごとでの退場が採用されていると考えるが、今回のモデルではまだ実際の状況との違いが大きいため、1 列ずつの方が良いと判断することはできないという結論に至った。
このモデルを実際の状況に近づけるために改善できる点として、1. 実際の会場に合わせて座席・通路・出口を配置する、2. 規制退場に従わない人を一定数作る、
3.“一番近い リンクや出口ではなく “一番近くなくても空いている リンクや出口に向かう人も作る、という 3 点を考える。これらを改善することにより、今回の結果と同様に 1 列ずつの方がスムーズに進むかを、実際に近い状態で判断できるはずである。

図 4: 実行結果
かったステップ数 (動き始めてから出口に到着する間)
4. 移動の途中で止まったステップ数 の 4 つをカウントし、平均数を求めた。

4

実行結果

各モデルを 10 回ずつ実行した結果の平均は図 4 の通り。今回は比較のため、1 列ずつ・ブロックごとに加え、全員一斉の場合も求めた。
総ステップ数は、ブロックごとが 1 列ずつの約 2.6倍という結果となった。移動を開始できるまで座席で待機したステップ数も、ブロックごとが 1 列ずつの約1.7 倍となった。同様に移動にかかったステップ数も、ブロックごとが 1 列ずつの約 3 倍、移動途中で止まってしまったステップ数は圧倒的に 1 列ずつの方が少ないという結果が得られた。
また、座席の位置により早く移動を開始しやすい場所と遅くなりやすい場所があるため、参考として各ブロックを前後に分けた 10 グループでそれぞれの結果の平均も求めた。(図 5)
ブロックごとの退場で一番最初に移動を開始できる左右両端のブロックに属しているグループ(Group1,2,9,10) では、座席での待機ステップ数がブロックごとよりも 1 列ずつの方が多くなっている。しかし、その他の項目に関しては、グループごとに差の大小はあるものの、全体での結果 (図 4) と変わらない結果となった。

5

6

まとめ

今回の条件のモデルでは、ブロックごとの退場よりも 1 列ずつの退場の方が、・全体の移動が早い・移動がスムーズ・座席での待ち時間が少ないということから、1 列ずつでの退場の方が良いと言える。

参考文献

考察

[1] 構 造 計 画 研 究 所：artisoc レ シ ピ ブ ッ ク「 描 画
ツ ー ル を 使 っ て 道 路 を 作 成 し 、歩 く モ デ ル を作ろう」(2004), https://www.slideshare.net/
tamadamasaki/02-artisoc.

実行結果からは、どの比較項目においてもブロックごとより 1 列ずつの方が少なく、スムーズに退場が進んだと言える。しかし、実際の規制退場ではブロックごとの退場の方が多くなっている。この理由として、
実際は、1. 観客の人数が多い、2. 出口が多い、3. 規制退場に従わない人もいる、4. 人の動きがさらに複雑、などを考える。
「1. 観客の人数が多い」と、1 列ずつの場合では時間がかかってしまうと予想する。すると、「3. 規制退場に従わない人がいる」と関連するが、移動開始が遅い座席の人が、規制退場に従わない可能性が高くなると考えられる。また、実際には今回のモデ[2] 構 造 計 画 研 究 所：artisoc4 ユ ー ザ マ ニ ュ アル (2017),
https://mas-auth.kke.co.jp/
download/files/artisoc4.0/manual-ja.pdf.
[3] 山影進：人工社会構築指南-artisoc によるマルチエージェント・シミュレーション入門-, 書籍工房
早山 (2007).

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